Automatisert påvisning av metastatisk beinsykdom på beinscintigrafi
16. mars 2023 oppdatert av: Maastricht University
I Silico Clinical Trial som sammenligner lesenøyaktigheten til leger og en dyp læringsalgoritme for påvisning av metastatisk beinsykdom på beinscintigrafi.
Benscintigrafi er todimensjonale medisinske bilder som brukes mye i nukleærmedisin.
Skanningene oppdager endringer i benmetabolismen med høy følsomhet, men den mangler spesifisiteten til underliggende årsaker.
Derfor vil ytterligere bildebehandling være nødvendig for å bekrefte den underliggende årsaken.
Målet med denne studien er å undersøke om dyp læring kan forbedre kliniske beslutninger basert på beinscintigrafi.
Studieoversikt
Status
Fullført
Forhold
Intervensjon / Behandling
Studietype
Observasjonsmessig
Registrering (Faktiske)
2365
Kontakter og plasseringer
Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.
Studiesteder
-
-
Limburg
-
Maastricht, Limburg, Nederland, 6229ER
- Maastricht University
-
-
Deltakelseskriterier
Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
- Barn
- Voksen
- Eldre voksen
Tar imot friske frivillige
Nei
Kjønn som er kvalifisert for studier
Alle
Prøvetakingsmetode
Ikke-sannsynlighetsprøve
Studiepopulasjon
Enhver pasient som hadde indikasjon for å gjennomgå benscintigrafi i et av de deltakende sentrene.
Beskrivelse
Inklusjonskriterier:
- Pasienter som gjennomgikk en beinscintigrafisk skanning som er tilgjengelig med den radiologiske rapporten mellom 2010-2018
Ekskluderingskriterier:
- Mangelen på en beinskanning, eller tilsvarende røntgenrapport
Studieplan
Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
Kohorter og intervensjoner
Gruppe / Kohort |
Intervensjon / Behandling |
|---|---|
|
BS-UKA
Pasienter som gjennomgikk beinscintigrafi-skanning mellom 2010 og 2018 ved RTWH Aachen universitetssykehus, og hadde en beinskanningsrapport som indikerer tilstedeværelse eller fravær av metastatisk bensykdom.
|
Målet er å undersøke om dyplæringsalgoritmer kan oppdage benmetastaser med høy nøyaktighet og spesifisitet.
|
|
BS-Namur
Pasienter som gjennomgikk beinscintigrafi-skanning mellom 2010 og 2018 ved Namur universitetssykehus, og hadde en beinskanningsrapport som indikerer tilstedeværelse eller fravær av metastatisk bensykdom.
|
Målet er å undersøke om dyplæringsalgoritmer kan oppdage benmetastaser med høy nøyaktighet og spesifisitet.
|
|
BS-Aalborg
Pasienter som gjennomgikk beinscintigrafi-skanning mellom 2010 og 2018 ved Aalborg universitetssykehus, og hadde en beinskanningsrapport som indikerer tilstedeværelse eller fravær av metastatisk bensykdom.
|
Målet er å undersøke om dyplæringsalgoritmer kan oppdage benmetastaser med høy nøyaktighet og spesifisitet.
|
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Klassifiseringsytelsen til DL-algoritmen sammenlignet med grunnsannheten
Tidsramme: Juni 2021
|
Rapportering av ytelsesmålene (areal under kurven, nøyaktighet, spesifisitet osv.)
|
Juni 2021
|
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Sammenligning av klassifiseringsytelsen til DL-algoritmen med legers
Tidsramme: Juni 2021
|
Riktigheten av diagnosen Dr versus AI (dikotom variabel: korrekt versus ikke korrekt) på en undergruppe av valideringsdataene, ved bruk av en McNemar statistisk test
|
Juni 2021
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.
Publikasjoner og nyttige lenker
Den som er ansvarlig for å legge inn informasjon om studien leverer frivillig disse publikasjonene. Disse kan handle om alt relatert til studiet.
Studierekorddatoer
Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.
Studer hoveddatoer
Studiestart (Faktiske)
10. mars 2021
Primær fullføring (Faktiske)
30. desember 2021
Studiet fullført (Faktiske)
31. desember 2021
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
19. april 2021
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
25. oktober 2021
Først lagt ut (Faktiske)
8. november 2021
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
20. mars 2023
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
16. mars 2023
Sist bekreftet
1. mars 2023
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Ytterligere relevante MeSH-vilkår
Andre studie-ID-numre
- MBDDL
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Nei
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
Nei
Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .